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人工智能正在掀起巨浪。印度也在为人工智能做出巨大贡献。我们有自己的“巴拉特·贾恩”。为了向我解释“巴拉特·贾恩”的细节，我请来了加内什·拉玛克里希南教授。他是印度理工学院孟买分校的计算机科学教授，也是“巴拉特·贾恩”人工智能领域的领导者。您好，教授。您好，帕拉维。什么是“巴拉特·贾恩”，为什么印度应该为此感到自豪？
印度应该引以为豪的首要原因是，“巴拉特·贾恩”的整个概念非常具有印度特色。虽然“巴拉特·贾恩”是为了帮助印度创建生态系统而创建的，我再说一遍，是为生成式人工智能创建生态系统，其中包括大型语言模型、生成式语音模型和文档视觉模型。生态系统部分还包括教育、提升和吸引不同群体。一方面是研究人员，在教育机构工作的人；另一方面是让产业界与研究生态系统进行交流，因为它们之间常常存在阻碍。做得好，设计得好，而这个生态系统的种子是在几年前，也就是两年前播下的，这要归功于一群非常有热情的联盟成员，我们称他们为学术联盟成员，遍布七所学术机构：印度理工学院孟买分校，我们当然是领导者，但我们也得到了印度理工学院金奈分校的卡穆科蒂教授的大力支持，他一直是主任；印度理工学院坎普尔分校、海得拉巴三语信息技术研究所、印度理工学院海得拉巴分校、印度理工学院印多尔分校、印度管理学院印多尔分校和印度理工学院曼迪分校。现在，印度管理学院印多尔分校非常不同，对吧？它基本上是一个管理学院。他们一直在努力工作，深入到二线城市、三线城市的图书馆，教育人们，你们拥有数据图书馆，其中确实包含了大量的传统知识，我甚至可以说，是中等知识。但他们不理解数据就是石油。就像今天，尊敬的教育部长德尔门德拉·普拉丹先生说，他以前是石油部长。人们一直告诉他，数据就是石油。现在他是教育部长，他说，是的，现在我看到了数据就是石油。但是，除非你们参与对话，否则人们怎么能理解呢？所以，这个生态系统的发展始于学术机构的联盟，而我们引以为豪的是，这要归功于教育部的支持，感谢科技部的支持，现在，得益于印度人工智能任务的大力支持，它确实已经发展壮大。
“巴拉特·贾恩”究竟是什么？是的。只是为了完成这一点，它已经成为一种“全政府”、“全国家”的方法。这就是为什么我说它是生态系统。我们不仅将人们聚集在一起，还能够寻求政府生态系统的帮助，以及产业生态系统的帮助。现在回到你的具体问题，对吧？它今天是如何构成的？今天，“巴拉特·贾恩”被构成一个非营利性公司，完全由印度政府通过印度理工学院孟买分校拥有。所以，它是一家位于印度理工学院孟买分校的公司，董事长是印度理工学院孟买分校的校长，我也是董事。对吧？但我们也有来自印度人工智能任务的董事代表。
你们开发了大型语言模型吗？是的。我们从构建小型模型开始。为什么是小型模型？因为首先，我们的能力必须得到充分培养，对吧？我们还必须认识到，印度在很大程度上处于一种服务心态。因此，要构建技术，意味着要理解整个堆栈，开发堆栈，当然要与基础设施紧密合作，以便能够在数千个 GPU 上运行，我再说一遍，数千个 GPU，确保效率得到解决，需要工程和研究共同努力。所以我们从小模型开始，事实上，小型模型本身就需要多达 1000 个 GPU。我们构建了一个拥有 29 亿参数的模型，名为“Param”，支持印地语和英语两种语言。来自“Param”超级计算机。
它是受启发的。所以，它是受启发的。这是生态系统的一部分。我们也在与 C-DAC 沟通。C-DAC 也正在加入我们整个生态系统。所以，“Param”之后，我们有了支持 16 种印度语言的 70 亿参数的混合专家模型。现在，我们将通过我们最新的版本覆盖 22 种印度语言，尊敬的部长吉滕德拉·辛格博士也在印度议会上宣布了这一点。所以，我们从第一个字节开始就一直在构建这些模型。我们在 AI-Coch 上将这些模型作为公共产品发布，这是印度自己的存储库，同时也将其发布在 Hugging Face 上供国际观众测试。我们对语音模型、语音到文本模型（基本上称为“Shrutam”）以及文本到语音模型（称为“Suktam”）做了同样的事情。我们还拥有第一个文档视觉语言模型，去年发布的名为“Patram”。所以，所有这些都是从头开始构建的。
它与现有的其他大型语言模型有何不同？正如我开始时所说，第一部分是它们完全植根于印度生态系统。所以，“巴拉特·贾恩”的数据用例，我们合作的所有实体都非常非常地植根于印度生态系统。所以，这是我们的第一个，我想说是 DNA 的组成部分。这是我们的独特卖点。第二个是我们采用的方法。现在，承认中国可能在十年前就播下了这个生态系统的种子，对吧？现在我们正在收获回报。我的意思是，DeepMind 能够更高效地取得如此大的成就，是因为进行了大量的研究。现在，印度语言如何才能得到真正植根于其性质的对待，对吧？我们不想强行套用帕尼尼的观点。但即使从经验上看，如果从泛印度视角来看，音素，让我们从语音开始，如果你看看所有的印度语言，它们在语音上有很多相似之处。绝对正确，它们是整体的。是的，这些音素也很相似。所以，我可能会说，像“Ganesh”这样的名字，与一个泰米尔人说的方式，或者一个阿萨姆人说的方式，可能不会有太大不同。可能会有不同程度的重音，韵律特征可能反映不同，我的意思是持续时间可能不同，但总的来说，有很多相似之处。所以，我们能否在模型构建中使用语音相似性？我们能否实际上也看看词汇相似性？现在，像“Dwar”、“Dwaram”、“Dwar”这样的词，我的意思是，我们现在在印度门。印度门。所以，“Dwar”是通用的。对吧？现在我们可以进入更复杂的“Vidyalaya”或许多“Alay”。对吧？这些印度语言中的许多都有这种“Sandhi”。对吧？有“Prakriti Pratyaya”系统。所以，这是在词级别或词汇级别。它不是相似性。有人可能会说，嗯，我们正在适应很多。我们说更多的英语。印地语句子中会夹杂英语。有人可能会这么说。仍然可以。然后看看句子结构。比如我们说的这句话，“我们站在印度门前”。现在，用泰米尔语、马拉地语说这句话。阿米希印度门 समोर उबा उबाहुत नाव印度门 पक्का निको。现在，词序完全相同。把它翻译成英语。“We are standing in front of India Gate”。印度门在最后。但在其他所有语言中，你看，印度门在中间。对吧？所以，我们的印度语言，粗略地说，我们可以说，我们的印度语言的结构是什么？主语、宾语，对吧？Ram eats mangoes。动词。主语、宾语、动词。现在，如果你看英语，那是什么？完全相反，对吧？它是主语、动词、宾语。Ram eats mangoes。所以，你看到了区别。那么，我们能否像对待印度语言一样对待它们呢？我们已经出版了一本书，我们的对话协调，尊敬的总理先生，我们拜访了他，我们还向他赠送了这本书，尊敬的总理先生提出了一个非常重要的问题，即我们也需要让这项技术印度化。
“巴拉特·贾恩”的经典特征是什么？它是一个功能性的语言模型，就像我们从不同的跨国公司使用的模型一样吗？它与那个非常相似吗？第一点，“巴拉特·贾恩”的运作方式与那些向他人发布模型供其构建的跨国公司非常相似。所以，它就像 ChatGPT 5。现在，区别在于我们不提供服务。比如 ChatGPT 是一个面向消费者的服务。但他们也发布了模型。我们发布了模型，但为了模型的采用，我们与合作伙伴合作。这就是我将要谈到的生态系统。所以，我们与银行合作，与医院合作。我们与许多政府、州政府合作，进行能力建设，对吧？这是其中的一部分。因为我们认为整个 LLM 是一个“玻璃盒子”。再次是一个非常重要的词，“玻璃盒子”。“玻璃盒子”是什么意思？如果一个检查点或模型的成功发布有一个部分，那么失败就有成千上万个部分。什么不起作用与什么起作用一样重要，甚至有时更重要。所以，因为我们有这些见解，当我们合作时，我们能够指导、建议并共同构建。所以，共同设计是另一个我想说的关键词。生态系统意味着你不是为别人设计。我们一起工作。这样，人工智能就能补充银行、金融、法律部门和教育。尊敬的教育部长说，我们能否实际拥有人工智能工具来补充我们的学校，而不是试图取代我们的学校和老师？
那么，这意味着基础模型可以为幼儿园、银行或医院量身定制，是这样吗？然后它将遵循你们已经构建好的所有 22 种语言。是的。所以，银行、医院，所有与我们合作的机构，他们从我们这里获取配方，然后我们——他们理解，他们带来他们的见解、领域知识，我们共同设计模型，共同设计应用程序，有时只是模型，但有时也是应用程序。一个简单的例子，在座的各位都熟悉，就是检索增强生成（RAG），你可能听说过，对吧？那么，正确的检索功能应该是什么？它应该仅仅是余弦相似性，这是通用的，还是应该真正受到领域知识的启发？
为什么“巴拉特·贾恩”不像 ChatGPT 或 Gemini 或 Claude 那样受欢迎？人们从未听说过“巴拉特·贾恩”。是的，谢谢。我想很明显，它会因为像你这样的人而变得受欢迎。谢谢。首先，我非常感谢这个机会。另一个原因是，ChatGPT 或 Gemini，你必须明白，它们的旅程开始得更早。我的意思是，例如，印度人工智能任务去年晚些时候宣布，“巴拉特·贾恩”将构建多达 1 万亿参数的模型，对吧？1 万亿参数是构建大型模型，就像建造一条高速公路，你可以从中提炼出更小的模型。现在，我们已经踏上了这条大型模型之旅，这实际上需要 4000 到 5000 个 GPU 才能开始，更不用说完成构建了，对吧？所以，能力、计算访问，所有这些都在进行中。我的意思是，印度也有自己的工作方式。看，我们正在这样做。我们正在以不同的方式做。所以，因此，我想说我们还很年轻。我们有很多精力。事实上，有时迟到游戏也可以是一种优势。因为我们也在从早期犯下的错误中学习。而且，随着时间的推移，我们必须认识到，我们需要减少对这些模型推理所需的计算量的依赖。在人口规模上，这是不可持续的。所以，还有很多工作要做。我们来得晚，但我肯定会说，这很重要，这具有战略意义，我们非常感激能够投入其中。
这是否也重要，即它是主权的，完全基于在印度控制和印度构建的印度数据集？这是一个重要事实吗？主权是我们的关键，整个堆栈都是主权的。关键在于数据来源，数据来自哪里？这也称为主权。我的意思是，有时在技术术语中称为可观测性。对吧？你应该能够观察和追溯。我们能做的越多，追溯得越多，就越有来源，就越有主权。对吧？因此，主权当然具有民族主义、爱国主义的热情。但它也非常实用。它也是可持续性所必需的，主权。因为这样你就有控制权，你有可见性。正如我所说，它变成了一个玻璃盒子。这使其成为主权的。数据，例如数据。当他说主权时，我们与五个供应商合作。用于语音数据，用于邮政编码级别的数据。我们试图构建一个代理工作流程，我们帮助他们，他们也帮助我们。所以，我们可以相互理解如何进行数据聚合，并附带适当的元数据。因为如果语音中缺少元数据，例如，你现在已经获取了语音数据，而上面没有我的名字，那么怎么知道是谁说的？假设它会转到你的名字上。那么它就无法追踪了，想象一下大规模地这样做。所以，来源在整个堆栈中非常重要。供应商生态系统的能力建设。那就是数据。第二个主权部分是模型。标记化。你如何对待印度语言的语音？这也是主权的一部分。理解你为什么做你正在做的事情。知情的决策是主权的一部分。然后是围绕它的研究。你不能在孤岛中进行研究。中国，我们必须学习这样一个事实，即他们在学术界的研究非常植根于行业需求。当然。印度，我们非常——非常非常感激我们能够到目前为止创建这个生态系统。这就是为什么它也不那么受欢迎，因为生态系统建设需要时间，先生。生态系统建设需要大量的幕后辛勤工作。
GPU 数量的不足是否成为你们扩展的障碍？在某种程度上当然是。但我也想说，印度人工智能任务一直在努力获取尽可能多的 GPU。现在，他们也找到了让经销商加入的方法。我们现在有多少？我的意思是，我可以谈谈“巴拉特·贾恩”。例如，我们已经能够训练拥有 5000 多个 GPU 的模型，对吧？38,000 个 GPU。所以，这是一种跑道，对吧？远超于此。
为什么我们不能制造自己的 GPU？很好的问题。我想从“巴拉特·贾恩”的角度来说，当我们构建模型时，我们理解工作负载。现在，如果这些工作负载能够通过精心设计的系统使用，特别是对于大型模型，比如如果你看看谷歌的 Broadcom 协议，如果我们的工作负载能够进入一个非常好的设计，通过任何实体，我认为我们将非常感激，因为我们不仅为模型构建做出了贡献，也为主权基础设施做出了贡献。我认为在中国和其他许多地方也有类似的安排，即基础设施与开发平台和推理引擎之间有很好的握手。
我们多久能期待“巴拉特·贾恩”像 Gemini、Claude 或 ChatGPT 那样受欢迎？每个人都使用那些。所以，这是一个好问题。对我们来说，共同努力推广它非常重要。对吧？我们显然需要推动我们的模型有多好的前沿。不用说，我们会的。而且我们一直都在这样做。我们在印度影响力峰会期间发布了一些模型。我们将收集我们合作伙伴和人们的所有反馈。但要达到那个水平，首先是广泛的采用。其次，我们也需要人们联合起来。我们只有 60 名全职员工。我们的目标是达到 100 名。我的意思是，我们需要有创业精神的人，说，这对于印度来说是一个机会。有人会说，不会有人做。我们会一起做。所以，这是对所有人的邀请，尤其是对高级领导层，以及拥有 10 到 12 年经验的人，如果他们能来并考虑成为“巴拉特·贾恩”的一部分。
这是否也可能与 B2C 相关？因为“巴拉特·贾恩”主要是 B2B，作为一个非营利实体。但我们也需要大量的 B2C。实际上。
你使用“巴拉特·贾恩”还是使用 ChatGPT 5？使用我们最新的模型，我们一直在广泛使用“巴拉特·贾恩”。我们有模型发布。我们一直在用 22 种印度语言用“巴拉特·贾恩”纠正代码，纠正我们自己的信件。这就是我能说的。所以，期待最新的。
想登录“巴拉特·贾恩”，他们该怎么做？所以，目前，因为它是 B2B，对吧？你必须从 Hugging Face AI-Coch 下载模型，然后按照说明在自己的端上进行设置。它可以在任何笔记本电脑上运行。它可以在任何笔记本电脑上运行。它甚至可以在气隙环境中运行。是的。那是主权的想法。你可以在气隙环境中工作。你不需要连接到互联网。它完全在本地运行。所以，任何人都可以下载并使用它。我们也在与几家合作伙伴合作，看看是否可以缩小模型尺寸，使其也能在 CPU 上运行。还有很多工作要做，使其公开可访问，但重要的是要使这些模型轻量级，拥有可扩展的模型，而不是可扩展的模型。这是一个可扩展的模式。你被授权下载它并在其上设计和开发，这是一个可扩展的模式。
现在很多人说，人工智能总是需要大量的电力。像 ChatGPT 和其他数据中心及其他模型一样，“巴拉特·贾恩”也消耗大量的电力吗？老实说，有两个部分。一个是训练。当我用 5000 多个 GPU 进行训练时，我显然会消耗所需的电力。是的，我想充分利用这 5000 个 GPU，尽量减少无用的通信。如果你能做到我们所说的绕过网络，你知道各种绕过以减少开销，那就太好了。这会突然减少电力消耗。另一个是最大化吞吐量。所以，无论有多少计算能力，都要完全使用它。印度也有很多有趣的公司和初创企业在努力，例如，对内存进行各种增强，因为内存是一个巨大的瓶颈。为什么总是有新的 GPU 出现？一个原因是它们有更多的内存。我们能否也使用一些早期的 GPU，增强它们的内存，并更有效地利用它们的计算能力？这是吞吐量。这是另一种方式。而且，我们自己也在努力，与一些联盟合作伙伴合作，例如来自印度理工学院金奈分校的合作伙伴，他们在这方面做得很好。第三个是推理。看，所有这些都是训练，但推理是关键，因为最终推理是什么？当我运行模型时，我得到了输出。这是一个巨大的计算机消耗者。在这个领域还有很多工作要做，但我们正在进行中。许多实体都在进行中。可扩展模型的好处是，推理至少是分散的。你越是将所有推理集中在一个地方，就像你不断提到的那些大公司，ChatGPT、Gemini，效率就丢失了。这就像为整个国家运行一个巨大的集体食堂。就像拥有小型家庭厨房，自己做饭一样。现在你可以自己评估。拥有家庭厨房自己做饭，还是在一个地方做所有食物然后分发到全国各地，哪种方式更好？我的回答也是一样的。所以，拥有主权模型是印度的最佳选择。绝对。对我来说，主权是圣杯。我们的北极星是，这种主权是尖端的。主权不应以牺牲有效性为代价。现在，说了这些之后，从我们这边，我谦卑地呼吁观众，你们也需要有耐心。我的意思是，我们原谅了所有其他外国软件。我们采用了它们，原谅了它们。它们得到了改进。它们产生了大量的幻觉。你的“巴拉特·贾恩”会产生幻觉吗？我们一直在努力防止幻觉。如果有反馈，将非常有价值。只有通过迭代的方式，我们才能共同进步。是的，我们的目标是尽可能减少迭代次数。这就是我们的挑战，我想说，这也是我们的承诺。但再次，我呼吁领导者，我们都需要，我的意思是，再次，尊敬的总理，我们对此进行了非常有趣的互动。他非常清楚。
“只要我们不自力更生，那些制造自力更生产品的商店也会倒闭。”所以，我认为这也是集体的责任，他提出了一个很好的观点。无论是道德，还是归因于最终，这都是一种集体国家责任。每个人都必须对此有所认识。而对有些人来说，责任的性质和程度是不同的，就像我们“巴拉特·贾恩”继承的责任一样。是的，责任在于每个人。
那么，人工智能为了印度的利益和印度的福祉，“巴拉特·贾恩”引领方向，这是一个公平的说法吗？是的，先生。“巴拉特·贾恩”作为一个联盟，作为一个生态系统。我们有信心，这就是印度所需要的。我们已经通过 UPI 证明了这一点。UPI 不是一个人的功劳。我认为我们不应该依赖一个人的功劳。我的意思是，印度的好处在于，有 9、10、20 个像我一样的人可以站出来，而不是只依赖我一个人。我认为我们需要这种分散但有效的机制。我相信“巴拉特·贾恩”对我们来说是一个很好的例子。那么，“巴拉特·贾恩”为了印度实现“发达印度”的旅程，这是一个公平的说法吗？是的，先生。事实上，尊敬的总理再次提出了一个非常重要的观点。更多的合作。健康的竞争，但大量的合作。我们已经努力做到这一点。让工程师与研究人员合作。让学术界相互合作。我们有一个非营利性公司，有一位首席执行官。我们的首席执行官是 Rishi Bal 先生。他在西雅图待了 25 年。他曾在 Google 研究和微软工作。我们还有一位副总裁，他是印度理工学院德里分校的毕业生。一位来自 UIUC 的博士回来，他回来了。现在，我们的首席产品官来自弗吉尼亚理工大学，他实际上已经回来了。所以，我们看到的是，这吸引了人们回来，拥有不同能力的人们正在重新聚集在一起。非常优美的梵语谚语，“Amantram aksharam nasti, nasti mulam anausadham, Ayogya purusha nasti, yojak tatra durlabh”。我的意思是，没有一个字母没有咒语的价值，没有一个根没有药用价值，也没有一个不 योग्य 的人。我的意思是，每个人都有巨大的价值。最重要的是“Yojak”，能够连接的人。事实上，我们的教育模型被称为“Yojaka”。整个想法是连接人们，而不是刻板印象。我认为人工智能具有这种能力，而“巴拉特·贾恩”正在努力利用人工智能来展示“Yojaka”，创造一个“Yojaka”生态系统。
印度能否在不部署人工智能的情况下成为一个发达国家？我相信这根本不可能。我的评估是，这并非不可能，但印度应该以一种补充其生态系统的方式使用人工智能。我喜欢 UPI 的地方在于，它保持了我们的储蓄经济的完整性。我去美国，晚上用信用卡。信用卡不行，先生。那里需要四张信用卡。而在这里，我们采用了 UPI。分散化，它保持了我们的储蓄经济的完整性。所以，我们也需要非常注意我们的文化。我们需要以一种不破坏我们优势的方式来采用人工智能。我认为人工智能必须被采用，但要以一种互补和补充的方式，而不是替代我们的核心原则。在某些地方，它可能在战术上被替代，但不是战略上。老师不能被替代。是的，在一些老师发现困难的地方。有很多重复性的工作。可能有一个地方可以替代，但不是系统性的。系统性地，它应该是互补的或补充的。
那么，人工智能为了“发达印度”是你们给我们的一个重要信息吗？是的，先生。非常感谢。谢谢。非常感谢您与我交谈。谢谢。
所以，这就是印度理工学院孟买分校的计算机科学教授加内什·拉玛克里希南教授，他向我们讲述了“巴拉特·贾恩”的一切，以及只有当我们部署人工智能，但使用主权数据和主权模型时，发达的印度才会到来。主权是关键。数据泄露可能导致很多麻烦。“巴拉特·贾恩”正在开发其“巴拉特·贾恩”大型语言模型。正如他所说，我们需要一种分散的方法，这将带领印度走向一个发达国家。非常感谢。非常感谢。新德里，帕拉夫·巴格拉，ND。